二维矩阵的transpose函数

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transpose（）简单来说，就相当于数学中的转置，在矩阵中，转置就是把行与列相互调换位置；
例如：随机生成一个三行五列的二维矩阵：

arr = np.arange(15).reshape((3, 5))   
arr       
array([[ 0,  1,  2,  3,  4],          [ 5,  6,  7,  8,  9],   [10, 11, 12, 13, 14]])
>> arr.T
array([[ 0,  5, 10]，[ 1,  6, 11],[ 2,  7, 12],  [ 3,  8, 13], [ 4,  9, 14]])

reshape的作用是随机生成一个矩阵的行与列；

元素第0个位置表示0；第一个位置表示1，以此类推；总共是15个数；

然后arr.T相当于矩阵的转置；

transpose（X，Y）函数和矩阵的转置是一个意思，相当于行为X轴，列为Y轴，X轴和Y轴调换了位置；

X轴用0表示，Y轴用1表示；

例如：如果transport（1，0）表示行与列调换了位置；

>> arr.transpose(1, 0)    array([[ 0,  5, 10],        [ 1,  6, 11],         [ 2,  7, 12],      [ 3,  8, 13],        [ 4,  9, 14]])

三维张量的transpose函数：

二维矩阵的transpose函数其实是和矩阵的转置是一个概念；
　　　 三维张量顾名思义，它有三个维度；相当于有X轴，Y轴，Z轴；三个轴之间的相互转换；
　　　 同样，X轴用0表示，Y轴用1表示；Z轴用2来表示；

arr = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))  arr   array([[[ 0,  1,  2,  3],         [ 4,  5,  6,  7],         [ 8,  9, 10, 11]],         [[12, 13, 14, 15],        [16, 17, 18, 19],        [20, 21, 22, 23]]])

相当于把三维张量也做轴变换，具体操作如下图：

每个轴之间变换和表示也各不相同：

transpose（1，0，2）表示X轴与Y轴发生变换之后；

import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
vc = arr.transpose(1,0,2)
print(vc)
>>>结果
[[[ 0  1  2  3][12 13 14 15]][[ 4  5  6  7][16 17 18 19]][[ 8  9 10 11][20 21 22 23]]]

transport（0，2，1）：表示Y轴与Z轴发生轴变换之后；

import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
vc = arr.transpose(0,2,1)
print(vc)
[[[ 0  4  8][ 1  5  9][ 2  6 10][ 3  7 11]][[12 16 20][13 17 21][14 18 22][15 19 23]]]

transport（2，1，0）：表示X轴与Z轴发生轴变换之后；

import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
vc = arr.transpose(2,1,0)
print(vc)
[[[ 0 12][ 4 16][ 8 20]][[ 1 13][ 5 17][ 9 21]][[ 2 14][ 6 18][10 22]][[ 3 15][ 7 19][11 23]]]